Einsatz von KI zur Vorhersage klimabedingter Migration

Obwohl klimabedingte Migration immer häufiger vorkommt, spielen laut einer aktuellen Studie sozioökonomische Faktoren immer noch eine entscheidende Rolle bei der Fluchtentscheidung der Menschen. An der Universität Skövde in Zusammenarbeit mit mehreren internationalen Institutionen durchgeführte Untersuchungen zeigen, wie KI zukünftige Migration vorhersagen und durch den Klimawandel gefährdete Gemeinschaften unterstützen kann.

Aufgrund klimabedingter Ereignisse wie Dürren und Überschwemmungen sind jedes Jahr Millionen Menschen gezwungen, ihre Heimat zu verlassen. Dies gilt insbesondere für Regionen, die stark von der Landwirtschaft abhängig sind. Doch trotz des Einflusses des Klimas spielen oft sozioökonomische Faktoren eine größere Rolle bei der Entscheidung, ob jemand auswandert.

In einem Studie veröffentlicht in Operations Research ForumForscher unter anderem der Universität Skövde haben mithilfe von KI und maschinellem Lernen große Datensätze analysiert und die einflussreichsten Faktoren identifiziert, die die Migration beeinflussen.

KI-Technologie deckt komplexe Muster auf

„Durch den Einsatz von KI konnten wir eine Vielzahl von Faktoren wie Alter, Geschlecht, Bildungsniveau, soziale Netzwerke, Infrastruktur und Unterstützungsmaßnahmen sowie Klimadaten analysieren, um ein differenzierteres Bild davon zu liefern, wer wahrscheinlich ist.“ zu migrieren und wann“, sagt Juhee Bae, Dozent für Informatik an der Universität Skövde und einer der Forscher hinter der Studie.

Die Studie zeigt unter anderem, dass klimabedingte Ereignisse wie anhaltende Dürren oder schwere Überschwemmungen stark mit der internationalen Migration zusammenhängen. Im Gegensatz dazu führen weniger schwerwiegende Klimastressoren eher zu Binnenmigration innerhalb eines Landes. Es zeigt auch, dass jüngere und mittlere Männer sowie Personen mit Verwandten oder Freunden im Ausland eher über eine Migration nachdenken, wenn sich die Wetterbedingungen verschlechtern.

„KI hilft uns dabei, Muster zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu erkennen sind. Dies ist ein wichtiger Schritt zur Vorhersage zukünftiger Migration und stellt dadurch gefährdete Gemeinschaften mit besseren Werkzeugen zur Bewältigung der Auswirkungen des Klimawandels bereit“, fährt Bae fort.

KI verbessert die Entscheidungsfindung

Durch die Kombination sozioökonomischer Daten mit Wetterdaten können KI-Modelle vorhersagen, welche Gemeinden am stärksten gefährdet sind. Dies kann Entscheidungsträgern und Ländern bei der Entwicklung von Strategien zur Unterstützung gefährdeter Gebiete helfen.

„Die Studie bietet wertvolle Informationen, die Regierungen und internationalen Organisationen dabei helfen können, Strategien zur Bewältigung der klimabedingten Migration zu entwickeln. Mithilfe relevanter Daten ist es möglich, vorherzusagen, welche Gebiete am anfälligsten für extreme Wetterereignisse sind, und Maßnahmen im Voraus zu planen“, sagt Bae .